검정통계량과 p-값

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

OH와 PA는 다를까요?

ch3-2.002.png

1 Data.gov에서 수집 (https://www.data.gov/)
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

가설검정

  • 가설이 참일 때 관측자료의 그럴듯함을 평가
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

검정통계량

  • 관측자료와 귀무가설하 모의자료에서 계산하는 하나의 수치
  • 두 자료를 비교하는 기준이 됨
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

순열 복제본

np.mean(perm_sample_PA) - np.mean(perm_sample_OH)

1.122220149253728

np.mean(dem_share_PA) - np.mean(dem_share_OH) # orig. data

1.1582360922659518
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

귀무가설하 평균 득표율 차이

ch3-2.014.png

1 Data.gov에서 수집 (https://www.data.gov/)
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

귀무가설하 평균 득표율 차이

ch3-2.016.png

1 Data.gov에서 수집 (https://www.data.gov/)
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

p-값

  • 귀무가설이 참이라고 가정할 때, 관측값만큼 또는 그보다 더 극단적인 검정통계량이 나올 확률
  • 아님: 귀무가설이 참일 확률
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

통계적 유의성

  • p-값이 작을수록 통계적으로 유의함
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

귀무가설 유의성 검정(NHST)

  • 이 장에서 하는 절차의 다른 이름
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

통계적 유의성 ≠ 실질적 유의성

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

Ayo berlatih!

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

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